KI News: Kurz und klar.

Der African Network Information Centre (AFRINIC) ist nur noch wenige Wochen davon entfernt, sein Budget und den zugehörigen Aktionsplan zu verabschieden. Dieser Schritt markiert einen deutlichen Wendepunkt nach Jahren von Unsicherheiten und zeigt, dass die Organisation wieder auf dem richtigen Weg ist.

Eine aktuelle Analyse von Branchenexperten hat neue Zahlen ans Licht gebracht, die die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bankensektor in einem völlig neuen Licht erscheinen lassen. Die Daten deuten darauf hin, dass KI-gestützte Prozesse, die bislang als Effizienzbooster gefeiert wurden, auch erhebliche Risiken mit sich bringen können, die bisher weitgehend übersehen wurden.

Claude Opus 4.6 und OpenAI Frontier präsentieren eine neue Vision für die Interaktion mit künstlicher Intelligenz. Anstatt lediglich mit Bots zu plaudern, sollen Nutzer künftig die Kontrolle über autonome KI-Agenten übernehmen und diese gezielt steuern.

Neue Studien zeigen, dass die Einführung von KI‑Agenten in Unternehmen im Jahr 2026 deutlich zunehmen wird – sowohl die Anzahl der eingesetzten Agenten als auch die zugehörigen Budgets steigen laut Prognosen erheblich.

Am ersten Tag der AI & Big Data Expo 2026 stand die Idee im Mittelpunkt, dass KI als digitaler Co‑Worker agieren kann. Doch die technischen Sessions zeigten, dass dafür ein solides Fundament nötig ist. Auf der Messe wurde besonders die Entwicklung von passiver Automatisierung hin zu „agentischen“ Systemen diskutiert – Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und Handlungen ausführen können. Experten betonten, dass Governance‑Strukturen und eine gründliche Datenbereitschaft die Schlüssel sind, um diese agentischen Unternehmen erfolgreich zu betreiben. Die Veranstaltung unterstreicht damit, dass KI nicht nur ein Werkzeug, sondern ein aktiver Partner im Unternehmen sein kann, wenn die richtigen Rahmenbedingungen geschaffen werden.

Rackspace hat in seinem neuesten Blogbeitrag die häufigsten Stolpersteine im KI-Betrieb beleuchtet: unstrukturierte Daten, fehlende Verantwortlichkeiten, Governance-Lücken und die hohen Kosten, wenn Modelle in die Produktion gehen.

Unternehmen nutzen KI-Agenten immer häufiger, um Prozesse zu automatisieren, Kundenservice zu verbessern und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Amazon Bedrock AgentCore ist dafür eine leistungsstarke Plattform, die alle notwendigen Dienste bereitstellt, um KI-Agenten von der Idee bis zur produktiven Nutzung zu entwickeln, einzusetzen und zu verwalten.

Snowflake hat sein Angebot um einen neuen Service erweitert: PostgreSQL als Database‑as‑a‑Service, der direkt in die bestehende AI Data Cloud eingebunden ist. Damit können Unternehmen Transaktionslasten neben Analysen und KI-Anwendungen ausführen und gleichzeitig von einheitlichen Governance‑Regeln profitieren.

Moderne KI‑Systeme liefern zunehmend fließende, korrekte Ergebnisse, doch gleichzeitig verlieren Nutzer die Fähigkeit, diese Entscheidungen zu erklären, zu prüfen oder einzugreifen. Dieses Phänomen wird als Capability‑Comprehension Gap bezeichnet – ein Abspalten, bei dem die Leistungsfähigkeit der KI steigt, während das interne Verständnis der Anwender abnimmt.

Möchten Sie generative KI wirkungsvoll nutzen? Drei Gründe zeigen, warum Ihr Unternehmen einen erfahrenen Datenchef mit besonderen Kooperationsfähigkeiten braucht.

Wenn ein Nutzer einer KI sagt, jemand nicht etwas tun soll, soll das System das als Verbot interpretieren. In Wirklichkeit machen viele große Sprachmodelle genau das Gegenteil: Negierte Anweisungen werden als Bestätigungen gelesen. In einer umfassenden Studie wurden 16 Modelle in 14 ethischen Szenarien geprüft. Dabei zeigte sich, dass Open-Source-Modelle unter einfacher Negation 77 % der Zeit verbotene Handlungen befürworten und bei zusammengesetzten Negationen sogar 100 % – ein Anstieg von 317 % im Vergleich zur positiven Formulierung. Auch kommerzielle Modelle sind nicht frei von Fehlern: Ihre Schwankungen liegen zwischen 19 % und 128 %. Die Übereinstimmung der Modelle sinkt von 74 % bei positiven Eingaben auf 62 % bei negierten. Besonders fragil sind finanzielle Szenarien, die doppelt so leicht zu Fehlinterpretationen führen wie medizinische Fälle. Diese Muster bleiben auch bei deterministischer Dekodierung bestehen, sodass Sampling‑Rauschen ausgeschlossen ist.

In einer Zeit, in der KI-Systeme Entscheidungen in Echtzeit treffen, stellt sich die Frage, ob Menschen noch wirklich Teil der Entscheidungsprozesse sind. Ein neues Papier auf arXiv (2601.21226v1) zeigt, dass traditionelle Governance-Modelle, die auf vordefinierten Regeln und späterer Rechenschaftspflicht beruhen, nicht mehr ausreichen. Stattdessen wird ein dynamisches Konzept namens Governance Twin vorgestellt, das darauf abzielt, die Menschlichkeit in die laufende Steuerung von KI einzubinden.

In 2026 haben Unternehmen KI-Agenten in großem Umfang in ihre Produktionsumgebungen integriert. Doch die rasche Verbreitung geht oft ohne klare Governance und Sicherheitsrichtlinien einher.

Franny Hsiao von Salesforce erklärt, dass die Skalierung von KI im Unternehmen weit mehr als die Auswahl des Modells erfordert. Häufig bremsen architektonische Fehler die Umsetzung von Pilotprojekten, bevor sie in die Produktion übergehen. Die Herausforderung liegt nicht nur in der Technologie, sondern vor allem in der Dateninfrastruktur und der Governance.

Mit dem Blick auf 2026 muss Ihr IT-Handbuch nicht nur neue Anforderungen erfüllen, sondern baut gleichzeitig auf bewährte Vorgaben zurück. Die folgenden acht Punkte bilden die Basis, um in der KI‑Ära sicher und zukunftsfähig zu agieren.

Unternehmen sehen immer mehr KI-Agenten in ihren Netzwerken, was für CIOs, die Multi‑Cloud‑Infrastrukturen steuern, ein ernstes Governance‑Problem schafft.

In dieser Woche stand die Frage im Mittelpunkt, wie KI-Agenten in der Praxis geschützt werden können, ohne dass sie zu einer ernsthaften Insider-Bedrohung werden. Auf einer Podiumsdiskussion in Davos diskutierten Fachleute die Herausforderungen und Lösungsansätze, um die Sicherheit dieser neuen Technologie zu gewährleisten.

In den letzten Jahren haben KI‑Agenten ihre Rolle von einfachen Coding‑Assistenten und Kundenservice‑Chatbots weit über die reine Unterstützung hinaus erweitert. Sie werden nun zum operativen Kern vieler Unternehmen und übernehmen eigenständig komplette Geschäftsprozesse – von der Lead‑Generierung über die Lieferkettensteuerung bis hin zur Auftragsabwicklung.

Seit mehr als 50 Jahren prägt Open Source die Softwarewelt. In den 2000er Jahren wurde es zum Mainstream, Unternehmen begannen, es zu nutzen und die Sichtbarkeit stieg enorm.

Die Herausforderung, KI-Werte von einzelnen Pilotprojekten auf unternehmensweite Nutzung zu übertragen, bleibt für viele Unternehmen ein zentrales Hindernis. Obwohl die Nutzung generativer Modelle allgegenwärtig ist, verzögert die Integration von Governance, Sicherheit und Schnittstellen oft die Kommerzialisierung. IBM hat ein neues Service-Modell vorgestellt, das die Lücke zwischen Investitionen und operativem Nutzen schließen soll.

Heute steht die Einführung von KI in Unternehmen an einem Wendepunkt. Trotz Milliardeninvestitionen in generative KI erzielen lediglich fünf Prozent der Pilotprojekte greifbare Geschäftsergebnisse, und fast die Hälfte der Firmen gibt ihre KI‑Initiativen auf, bevor sie in die Produktion gehen.

Plumery AI hat mit dem neuen Tool „AI Fabric“ ein Konzept vorgestellt, das Banken dabei unterstützt, künstliche Intelligenz nahtlos in ihre täglichen Geschäftsprozesse zu integrieren. Das Ziel ist klar: die Lücke zwischen Proof‑of‑Concept und einer vollumfänglichen Implementierung schließen, ohne dabei Governance, Sicherheit oder regulatorische Vorgaben zu vernachlässigen.

Nach einem Jahr rascher Einführung und hoher Erwartungen an künstliche Intelligenz steht 2026 vor der Aufgabe, die Technologie mit einem strategischeren Blick zu nutzen.

Der ETSI-Standard EN 304 223 legt die grundlegenden Sicherheitsanforderungen für Künstliche Intelligenz fest, die Unternehmen in ihre Governance-Frameworks integrieren müssen. Während Organisationen maschinelles Lernen in ihre Kernprozesse einbinden, definiert dieser europäische Standard konkrete Maßnahmen zum Schutz von KI-Modellen und -Systemen. Damit ist er der erste weltweit anwendbare europäische Standard für KI-Cybersicherheit.